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Campo DC Valor Lengua/Idioma
dc.contributor.advisorAcosta Urigüen, María Inés-
dc.contributor.authorPlaza Salto, Johanna Gabriela-
dc.date.accessioned2023-03-07T20:46:58Z-
dc.date.available2023-03-07T20:46:58Z-
dc.date.issued2023-
dc.identifier.urihttp://dspace.uazuay.edu.ec/handle/datos/12871-
dc.description.abstractEn la actualidad, la evolución de la web ha provocado que exista una gran cantidad de datos, por lo que se requiere el uso de herramientas para crear aplicaciones que permitan seleccionar e identificar información o contenidos más apropiados para los usuarios. Es así que, los Mashups Web se vuelven una opción viable, ya que, son aplicaciones basadas en componentes y reutilizan servicios para crear uno nuevo con mejores funcionalidades; sin embargo, con el desarrollo de la IA se ha generado la necesidad de incluir procesos de integración y selección de componentes de datos dentro de los Mashups. Por lo tanto, se presenta una revisión sistemática de literatura donde se evidencian técnicas y métodos de integración y composicionalidad de IA para el desarrollo Mashups Web. Los resultados señalan que el uso de redes neuronales y las planificaciones de IA son las que mayor adopción han presentado durante los últimos años.es
dc.language.isospaes
dc.publisherUniversidad del Azuayes
dc.rightsopenAccesses
dc.subjectCOMPOSICIONALIDAD E INTEGRACIÓN DE DATOSes
dc.subjectINTEGRACIÓN DE TÉCNICAS IAes
dc.subjectMASHUPS WEBes
dc.subjectINTELIGENCIA ARTIFICIAL-IAes
dc.subjectREVISIÓN SISTEMÁTICA DE LITERATURA-SLes
dc.titleMashups Web: Revisión sistemática de literaturaes
dc.typebachelorThesises
dc.description.degreeIngeniero en Sistemas y Telemáticaes
dc.pagination.pages25 p.es
Aparece en las colecciones: Facultad de Ciencias de la Administración

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